MA模型相关论文
空气质量的好坏直接影响着人们的日常生活，因此，了解空气质量的变化趋势尤为重要。文章以鹤壁市2021年6月1日—12月31日的空气质量指......
本文选取1985～2021年度云南省进出口数据作为研究对象,进行平稳时间序列分析,拟合曲线并通过检验,借助Eviews多次建模最终选取最优......
面对经济全球化的发展趋势，迫切需要研究中国以财政政策、货币政策、汇率政策为核心的一体化政策。本文基于开放经济条件下宏观经济......
异质形核是实际金属凝固的主要形式,当基底润湿角小于200～300,经典凝固形核理论已不再适应； 现有脉冲磁场金属凝固形核模型多建立在......
提出一种新的非高斯信号激励的非最小相位ＭＡ模型参数辨识方法。该方法基于三阶矩和自适应算法，并利用ＦＫＡ算法极小化输出信号的三阶矩估计......
面对经济全球化的发展趋势,迫切需要研究中国以财政政策、货币政策、汇率政策为核心的一体化政策.本文基于开放经济条件下宏观经济......
本文从1／f信号的定义出发，讨论了1／f信号的特征，进而对1／f信号进行处理，包括1／f信号的生成和分析。全文分六章。 第一章(绪论)介绍了1／f......
本文研究一类重要的，具有特殊结构的矩阵——Toeplitz矩阵及其在时间序列分析中的应用.关于Toeplitz矩阵的研究是矩阵与计算数学理......
移动渐近线（moving asymptotes，以下简称MA）模型信赖域方法，是一类最新提出的优化方法，主要用于解工程上经常出现的结构优化问题。MA模......
以河南省济源市商品房屋销售价格为例，在这种房价一路看涨和政府宏观调控措施频出的情况下，未来中国商品房的走势如何是普遍关注的问......
期刊
文章研究了利用时间序列分析方法ARMA(p,q)模型建立变形监测分析及预报的方法,并对时间序列分析方法的应用进行初步探讨。同时,在......
本文针对短波通信过程中多径信道引起的信号衰落现象，提出了一种基于高阶累积量的信号处理方法进行信道MA模型系统辨识，得到描述信道......
研究了沪深股市收益率序列中的长记忆性,通过经验分布的概率密度函数对收益率的非正态分布进行了实证研究,然后应用R/S非线性估计......
本文证明了由Bhansaai[1]提出的偏逆自相关函数估计的强收敛速度和渐近正态性。并利用这些结果证明了[1]提出的一种模型定价法的强......
本文利用MA模型参数与其逆转形式系数之间的关系,给出了参数的两种线性估计方法,并证明了本文给出的方法具有强相容性和渐近正态性......
常用的盲分离算法假定源是独立同分布的随机信号,这种假定在实际应用中受到限制.文中把盲分离算法扩展到具有时间相关特性的源信号......
本文提出了两种利用高阶累积量估计MA参数的新算法。当信号可以看作一个非高斯白噪声通过一个线性时不变系统的输出时,新算法运算......
本文研究仅使用高阶累量辨识ＭＡ系统的问题，并提出了参数估计的新方法（一种法方程方法和一种闭式递推解）。仿真例子证明了新的法方程方法......
本文提出利用样本自相关确定－高斯ＭＡ模型阶次的二种新方法，仿真例子证明了新方法的有效性。......
降水量在农业、水利等各行业扮演着重要角色,提高降水量的观测与预测能力,有利于农业等各行业更好的发展。本文对沙雅县30年日均降......
滑动平均模型辩识的困难是信息向量中存在不可测噪声项。借助于递阶辩识的交互估计理论，用估计残差代替信息向量中中不可测噪声项，借......
多用户正交频分复用（OFDM）系统中,充分利用多载波系统的多用户分集进行合理无线资源分配,能够显著提高系统容量和最大限度提高频谱利......
应用图模型方法来讨论传统的MA和ARMA模型,证明了MA和ARMA模型的系数为去掉其他时间序列分量线性效应的条件下的偏相关系数,且利用......
提出一种新的非高斯信号激励的非最小相位ＭＡ模型参数辨识法，该方法基于三阶矩和自适应算法，并利用ＦＫＡ算有小化输出信号的三阶矩估计方差。......
空气质量情况影响着人们的日常生活和身心健康,空气质量指数(AQI)是衡量空气质量情况的一个重要依据,它利用函数知识将空气中影响......
提出了利用动态的时间序列对建筑物变形的观测数据进行处理与研究的模型和算法,基于各期观测数据之间的相关性建立时间序列模型,对......
本文主要对通信信号处理中的盲均衡、多用户检测及盲多用户检测问题的算法进行研究,上述方法均以克服通信中的干扰为目的。其中盲......
交通运输、仓储和邮政业为经济社会发展提供了基础性服务,涉及第一产业、第二产业、第三产业运行和发展全过程, 是国民经济发展的......
环境污染具有负外部性,影响居民福祉水平。本文基于福利经济学理论,利用MA模型预测了环境保护税对企业排污行为的影响,得出了环境......
ARMA模型（Auto-Regressive and Moving Average Model）是研究时间序列的重要方法,对于很多经济时间序列都可建立与其吻合度很高的ARM......
本论文对时间序列进行分类:按线性性分,时间序列可以分为线性时间序列和非线性时间序列;非线性时间序列模型又可分为参数非线性模......
采用贝叶斯分析进行时间序列下的移动平均模型的研究.首先从一阶MA模型入手,利用三对角Toeplitz矩阵的性质,分析和推导出在一阶时......
为全面掌握中国细颗粒物（PM2.5）的空间分布格局和污染现状，本文运用统计学、时序分析和空间分析对全国31个省会城市2014~2016年的PM2.......
本文介绍了时间序列分析在金融中的应用。首先明确了时间序列的概念及其四种基本组成成分,然后以自回归模型和移动平均模型为例,说......
提出了滑动平均(MA)模型参数估计的两段最小二乘法。首先用递推最小二乘法对MA模型拟合一个高阶自回归(AR)模型,然后再用最小二乘......
幅度谱重构信号问题已取得了许多成果,而MA参数模型的求解却比较困难.通过推导,建立了MA模型参数求解与幅度谱重构信号问题之间的......
